文章目录

• 特征
• • 线程安全
  • 异步发送
  • 元数据Future
  • 核心参数：
• KafkaProducerUML图
• • Producer接口方法
  • KafkaProducer核心属性与方法
• KafkaProducer简单实例

特征

线程安全

多个线程可以交叉调用

异步发送

内部有一个消息累加器RecordAccumulator作为缓冲池，里面包含多个ProducerRecord队列，用于异步接收KafkaProducer.send()发送的的消息并把消息发送到broker，发送消息时会唤醒一个IO线程名叫Sender

元数据Future

Future send(ProducerRecord<K,V>, Callback)异步发送，发送后立即返回一个凭证Future，RecordMetadata里是集群的主题分区副本元信息

核心参数：

1. acks：设为all是指isr中所有broker（0，all/-1，1）
2. retries：消息发送失败后的重试次数
3. batch.size和linger.ms：kafka 消息发送者为每一个分区维护一个未发送消息积压缓存区，其内存大小由batch.size指定，默认为 16K
   但如果缓存区中不足100条，但发送线程此时空闲，是需要等到缓存区中积满100条才能发送还是可以立即发送呢？默认是立即发送，即 batch.size 的作用其实是客户端一次发送到broker的最大消息数量。为了提高 kafka 消息发送的高吞吐量，即控制在缓存区中未积满 batch.size 时来控制 消息发送线程的行为，是立即发送还是等待一定时间，如果linger.ms 设置为 0表示立即发送，如果设置为大于0，则消息发送线程会等待这个值后才会向broker发送。该参数值会增加响应时间，但有利于增加吞吐量。有点类似于 TCP 领域的 Nagle 算法。
4. buffer.memory：消息发送者内存总大小。超过该值，往缓存区中添加消息会被阻塞。阻塞的最大时间可通过参数 max.block.ms 设置，阻塞超过该值会抛出超时异常。
5. key.serializer和value.serializer
6. enable.idempotence：支持消息传递幂等，可以做到消息只会被传递一次，通过 enable.idempotence 为 true 来开启。如果该值设置为 true，其 retries 将设置为 Integer.MAX_VALUE，acks 将被设置为 all。为了确保消息发送幂等性，必须避免应用程序端的任何重试，并且如果消息发送API如果返回错误，应用端应该记录最后成功发送的消息，避免消息的重复发送。
7. 0.11版本后开始支持幂等和事务消息

KafkaProducerUML图

Producer接口方法

• void initTransactions()
• void beginTransaction()
  初始化与开启事务，执行事务方法时调用
• void abortTransaction()
  回滚事务。
• void commitTransaction()
  提交事务。
• void sendOffsetsToTransaction(Map< TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets,String consumerGroupId)
• void sendOffsetsToTransaction(Map< TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets,ConsumerGroupId)
  向消费组提交当前事务中的消息偏移量。
• void flush()
  忽略 linger.ms 的值，直接唤醒IO线程，将缓冲区中的消息全部发送到 broker。
• List< PartitionInfo> partitionsFor(String topic)
  获取 topic 的路由信息（分区信息）。
• Map< MetricName, ? extends Metric> metrics()
  获取由生产者收集的统计信息。
• Future< RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record)
• Future< RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback)
  消息发送，该方法默认为异步发送，如果要实现同步发送的效果，对返回结果调用 get 方法即可。支持回调。
• void close()
• void close(Duration timeout)
  关闭或者定时关闭事务

KafkaProducer核心属性与方法

• Logger log
  日志记录
• String JMX_PREFIX = “kafka.producer”
• String NETWORK_THREAD_PREFIX = “kafka-producer-network-thread”
• final String PRODUCER_METRIC_GROUP_NAME = “producer-metrics”
• String clientId
  客户端ID。创建 KafkaProducer 时可通过 client.id 定义 clientId，如果未指定，则默认 producer-seq，seq 在线程内递增，强烈建议客户端显式指定 clientId。
• Metrics metrics
  指标相关存储类，例如消息体大小，耗时等监控相关指标。
• Partitioner partitioner
  分区负载均衡算法，通过参数 partitioner.class 指定。
• int maxRequestSize
  调用 send 方法发送的最大请求大小，包括 key、消息体序列化后的消息总大小不能超过该值。通过参数 max.request.size 指定。
• long totalMemorySize
  生产者缓存所占内存的总大小，通过参数 buffer.memory指定。
• ProducerMetadata metadata
  例如 topic 的路由信息，由 KafkaProducer 自动更新。
• RecordAccumulator accumulator
  消息累加器
• Sender sender
  封装消息发送的逻辑，即向 broker 发送消息的处理逻辑。
• Thread ioThread
  消息发送的后台线程，一个独立的线程，内部使用 Sender 来向 broker 发送消息。
• CompressionType compressionType
  默认不启用压缩，compression.type配置可选值：none、gzip、snappy、lz4、zstd。
• Sensor errors
  错误信息收集器，类似metrics，用于监控。
• Time time
  获取系统时间或线程睡眠等。
• Serializer keySerializer
  键序列化器
• Serializer valueSerializer
  值序列化器
• ProducerConfig producerConfig
  生产者配置
• long maxBlockTimeMs
  最大阻塞时间，缓存已满时，消息发送会阻塞，等待多久会抛出异常，通过参数max.block.ms指定。
• ProducerInterceptors<K, V> interceptors
  生产者消息拦截器，消息发送前定制化处理。
• ApiVersions apiVersions
  维护 api 版本的相关元信息，该类只能在 kafka 内部使用。
• TransactionManager transactionManager
  事务环境下上下文初始化结果

KafkaProducer简单实例

package persistent.prestige.demo.kafka;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.Future;
public class KafkaProducerTest {
    public static void main(String[] args){
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092,localhost:9082,localhost:9072,");
        props.put("acks", "all");
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        try {
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                Future<RecordMetadata>  future = producer.send(new ProducerRecord<String, String>("TOPIC_ORDER", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
                RecordMetadata recordMetadata = future.get();
                System.out.printf("offset:" + recordMetadata.offset());
            }
        } catch (Throwable e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            producer.close();
        }
    }
}